基于神经网络的口令属性分析工具开发-信息与通信工程专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 上海 上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的 全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 必威体育官网网址□，在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不必威体育官网网址□。 （请在以上方框内打“√”） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 上海交通大学硕士学位论文 上海交通大学硕士学位论文 基于神经网络的口令属性分析工具开发 摘 要 伴随着互联网的发展，信息安全得到越来越多人的关注，其中， 口令作为一种最普遍的身份识别机制，广泛应用于各个安全领域。用 户的口令设置习惯直接体现在口令上并影响其安全性，通过对口令特 点的研究，我们能够分析获得用户口令设置的潜在规则，进而将其应 用到口令恢复、口令破解研究中。 本文设计开发了一种基于神经网络的口令属性分析工具，适用于 海量口令数据的分析研究。使用时，首先对大量的口令进行属性赋值， 获得能反映口令特点的属性数据；进而对待分析的不同属性，利用 MATLAB 软件建立起其对应的神经网络模型，用以模拟属性间关系， 并利用指定的样本对网络进行训练学习从而逼近真实的数据关系模 型，而后采用测试样本进行仿真测试，根据其仿真准确率判断并找出 潜在的有价值的属性间关系或规则；最后，根据这些属性规则，我们 可以生成相应的反映用户口令设置习惯的暴力破解字典，为口令破解 和口令恢复提供一定的指向性和帮助。 实验表明，基于神经网络的口令属性分析工具，可以有效地分析 判断不同应用类型的用户口令设置习惯，即口令属性间潜在的关系， 进而找到其中有意义的部分并生成相应的暴力破解字典，加速口令破 解和口令恢复。 本工具的分析方法创新之处在于，它不同于常用的数据挖掘手段， 也并非通过口令数据的统计分析来获得相关知识，而是利用神经网络 直接建立起模拟数据关系的网络模型，并通过大量的数据样本对网络 进行训练，使得该网络最大程度地逼近真实的数据关系模型，从而获 得数据的潜在规律和关系。这种方法，为口令属性这种未知关系的探 I 索，提供了一种具体而有效的分析手段，也为研究用户口令设置习惯 提供了一种新的方式。此外，本文提出的口令属性定义和赋值方法也 是一个创新点，通过该方法可以有效地将口令特征具体化、数字化。 关键词：人工神经网络，口令特征，属性赋值，分析，暴力破解词典 II Development of Password Attribute Analysis Tool Based on Neural Network ABSTRACT With the development of Internet, information security is gaining more and more attention. Password, as a most common identification security mechanism, is widely used in various security fields. Users’ habits of password setting are reflected in the passwords and have an effect on password security. By studying the password features, we can analyze and get the potential rules of the users’ password habits, which can then be applied to research of password cracking and password recovery. This paper developed a password attribute analysis tool based on neural network (NN), which was designed for the research of massive password data. When using it, we should first perform attribute assignment for a large number of passwords, in order to obtain attribute data that could reflect password features. Then we could